Giriş
Hızla gelişen üretken yapay zeka ortamında, vektör veritabanlarının önemli rolü giderek daha belirgin hale geldi. Bu makale, vektör veritabanları ile üretken yapay zeka çözümleri arasındaki dinamik sinerjiyi ele alıyor ve bu teknolojik temellerin yapay zeka yaratıcılığının geleceğini nasıl şekillendirdiğini araştırıyor. Vektör veritabanlarının yenilikçi yapay zeka çözümlerinde ön plana çıkardığı dönüştürücü etkiye ilişkin içgörülerin kilidini açan bu güçlü ittifakın karmaşıklıklarını kapsayan bir yolculuğa bize katılın.
Öğrenme hedefleri
Bu makale aşağıdaki Vektör Veritabanının özelliklerini anlamanıza yardımcı olur.
- Vektör Veritabanlarının Önemi ve temel bileşenleri
- Vector veritabanının Geleneksel veritabanıyla karşılaştırmasının ayrıntılı çalışması
- Uygulama bakış açısından Vektör Gömmelerinin Keşfi
- Pincone kullanarak vektör veritabanı oluşturma
- Langchain LLM modelini kullanarak Pinecone Vector veritabanının uygulanması
Bu makale, Veri Bilimi Blogatonu.
İçindekiler
Vektör Veritabanı Nedir?
Bir vektör veritabanı, uzayda depolanan bir veri toplama biçimidir. Yine de veritabanlarında depolanan format, açık yapay zeka modellerinin girdileri ezberlemesini kolaylaştırdığından ve açık yapay zeka uygulamamızın çeşitli kullanım durumları için bilişsel arama, öneriler ve metin oluşturmayı kullanmasına izin verdiğinden, yine de burada matematiksel temsillerde depolanır. dijital olarak dönüştürülmüş endüstriler. Verilerin saklanması ve alınmasına "Vektör Yerleştirmeler" veya "Gömmeler" adı verilir. Üstelik bu sayısal dizi formatında temsil edilir. Arama yapmak, devasa, indekslenmiş yeteneklere sahip yapay zeka perspektifleri için kullanılan geleneksel veritabanlarından çok daha kolaydır.
Vektör Veritabanlarının Özellikleri
- Bu vektör yerleştirmelerin gücünden yararlanarak çok büyük bir veri kümesinde indeksleme ve arama yapılmasına olanak sağlar.
- Tüm veri formatlarıyla (resim, metin veya veri) sıkıştırılabilir.
- Gömme tekniklerini ve yüksek oranda indekslenmiş özellikleri uyarladığından, verilen soruna yönelik verileri ve girdileri yönetmek için eksiksiz bir çözüm sunabilir.
- Bir vektör veritabanı, verileri yüzlerce boyut içeren yüksek boyutlu vektörler aracılığıyla düzenler. Bunları çok hızlı bir şekilde yapılandırabiliyoruz.
- Her boyut, temsil ettiği veri nesnesinin belirli bir özelliğine veya özelliğine karşılık gelir.
Geleneksel Vs. Vektör Veritabanı
- Resimde geleneksel ve vektör veritabanının üst düzey iş akışı gösterilmektedir
- Resmi veritabanı etkileşimleri şu şekilde gerçekleşir: SQL satır tabanlı ve tablo biçiminde saklanan ifadeler ve veriler.
- Vector veritabanında etkileşimler düz metin (örn. İngilizce) ve matematiksel gösterimlerde saklanan veriler aracılığıyla gerçekleşir.
Geleneksel ve Vektör Veritabanlarının Benzerliği
Vector veritabanlarının geleneksel veritabanlarından ne kadar farklı olduğunu düşünmeliyiz. Bunu burada tartışalım. Verebileceğim hızlı bir fark, geleneksel veritabanlarındaki farktır. Veriler tam olarak olduğu gibi depolanır; verileri ayarlamak ve iş gereksinimlerine veya taleplerine göre verileri birleştirmek veya bölmek için bazı iş mantığı ekleyebiliriz. Ancak vektör veritabanı çok büyük bir dönüşüme uğrar ve veriler karmaşık bir vektör temsiline dönüşür.
İşte anlayışınız ve netlik perspektifiniz için bir harita ilişkisel veritabanları vektör veritabanlarına karşı. Aşağıdaki resim, geleneksel veritabanlarıyla vektör veritabanlarını anlamak için açıklayıcı niteliktedir. Kısacası, vektör veritabanlarına güncelleme ifadeleri değil, ekleme ve silme işlemlerini gerçekleştirebiliriz.
Vektör Veritabanlarını Anlamak için Basit Analoji
Veriler, depolanan bilgilerdeki içerik benzerliğine göre otomatik olarak mekansal olarak düzenlenir. O halde vektör veritabanı benzetmesi için departman mağazasını ele alalım; tüm ürünler niteliğine, amacına, üretimine, kullanımına ve miktar bazında raflara dizilir. Benzer bir davranışla veriler
Tür iyi tanımlanmamış olsa bile, veriler depolanırken veya verilere erişilirken vektör veritabanında benzer bir sıralamayla otomatik olarak düzenlenir.
Vektör veritabanları, belirli benzerlikler üzerinde belirgin bir ayrıntı düzeyi ve boyutlara izin verir, böylece müşteri istenen ürünü, üreticiyi ve miktarı arar ve ürünü sepetinde tutar. Vektör veritabanı tüm verileri mükemmel bir depolama yapısında saklar; Burada Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka mühendislerinin depolanan içeriği manuel olarak etiketlemesine veya etiketlemesine gerek yoktur.
Vektör Veritabanlarının ardındaki temel teoriler
- Vektör Gömmeleri ve Kapsamı
- Dizin Oluşturma Gereksinimleri
- Anlamsal ve Benzerlik Aramasını Anlamak
Vektör Gömme ve Kapsamı
Bir vektör yerleştirme, sayısal değerler cinsinden bir vektör temsilidir. Sıkıştırılmış formatta yerleştirmeler, orijinal verilerin doğal özelliklerini ve ilişkilerini yakalayarak onları Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi kullanım senaryolarının temelini oluşturur. Orijinal verilerle ilgili ilgili bilgileri daha düşük boyutlu bir alana kodlamak için yerleştirmelerin tasarlanması, yüksek alma hızı, hesaplama verimliliği ve verimli depolama sağlar.
Verilerin özünün daha benzer yapılandırılmış bir şekilde yakalanması, bir 'Yerleştirme Modeli' oluşturan vektör yerleştirme işlemidir. Sonuçta bu modeller tüm veri nesnelerini dikkate alır, veri kaynağı içindeki anlamlı modelleri ve ilişkileri çıkarır ve bunları vektör yerleştirmelerine dönüştürür. Daha sonra algoritmalar, çeşitli görevleri yürütmek için bu vektör yerleştirmelerden yararlanır. Çevrimiçi olarak ücretsiz veya kullandıkça öde şeklinde sunulan çok sayıda gelişmiş yerleştirme modeli, vektör yerleştirmenin başarısını kolaylaştırır.
Uygulama Açısından Vektör Yerleştirmelerin Kapsamı
Bu yerleştirmeler kompakttır, karmaşık bilgiler içerir, bir vektör veritabanında depolanan veriler arasındaki ilişkileri devralır, anlayışı ve karar vermeyi kolaylaştırmak için verimli bir veri işleme analizine olanak tanır ve herhangi bir kuruluşta çeşitli yenilikçi veri ürünlerini dinamik olarak oluşturur.
Okunabilir veriler ile karmaşık algoritmalar arasındaki boşluğun bağlanmasında vektör yerleştirme teknikleri önemlidir. Veri türlerinin sayısal vektörler olması sayesinde, mevcut Açık Yapay Zeka modellerinin yanı sıra çok çeşitli Üretken Yapay Zeka uygulamalarının potansiyelini açığa çıkarmayı başardık.
Vektör Yerleştirmeyle Çoklu İşler
Bu vektör yerleştirme birden fazla işi yapmamıza yardımcı olur:
- Bilginin Alınması: Bu güçlü tekniklerin yardımıyla, saklanan dosyalardan, belgelerden veya medyadan kullanıcı sorgularına dayalı yanıtlar bulmamıza yardımcı olabilecek etkili arama motorları oluşturabiliriz.
- Benzerlik Arama İşlemleri: Bu iyi organize edilmiş ve indekslenmiştir; vektör verilerindeki farklı oluşumlar arasındaki benzerliği bulmamıza yardımcı olur.
- Sınıflandırma ve Kümeleme: Bu gömme tekniklerini kullanarak, ilgili makine öğrenimi algoritmalarını eğitmek ve bunları gruplayıp sınıflandırmak için bu modelleri gerçekleştirebiliriz.
- Öneri Sistemleri: Gömme teknikleri düzgün bir şekilde organize edildiğinden, geçmiş verilere dayalı olarak ürünler, medya ve makaleler arasında doğru bir şekilde ilişki kuran öneri sistemlerine yol açar.
- Duygu Analizi: Bu yerleştirme modeli, duyarlılık çözümlerini kategorize etmemize ve türetmemize yardımcı olur.
Dizin Oluşturma Gereksinimleri
Bildiğimiz gibi indeks, vektör veritabanlarına benzer şekilde geleneksel veritabanlarındaki tablodan veri aramayı geliştirecek ve indeksleme özelliklerini sağlayacaktır.
Vektör veritabanları, vektör yerleştirmenin doğrudan temsili olan "Düz endeksler" sağlar. Arama yeteneği kapsamlıdır ve bu, önceden eğitilmiş kümeleri kullanmaz. Sorgu vektörünün her bir vektör yerleştirmesi boyunca gerçekleştirildiğini ve her bir çift için K mesafelerinin hesaplandığını gerçekleştirir.
- Bu endeksin kolaylığı nedeniyle, yeni endeksleri oluşturmak için minimum düzeyde hesaplama gerekir.
- Gerçekten de düz bir dizin, sorguları etkili bir şekilde işleyebilir ve hızlı erişim süreleri sağlayabilir.
Anlamsal ve Benzerlik Aramasını Anlamak
Vektör veri tabanlarında anlamsal ve benzerlik aramaları olmak üzere iki farklı arama gerçekleştiriyoruz.
- Semantik arama: Bilgi ararken anahtar kelimelere göre aramak yerine anlamlı konuşma metodolojisine göre bulabilirsiniz. Hızlı mühendislik, girdinin sisteme aktarılmasında hayati bir rol oynar. Bu arama şüphesiz yenilikçi uygulamalar, SEO, Metin oluşturma ve Özetleme için beslenebilecek daha kaliteli arama ve sonuçlara olanak tanır.
- Benzerlik Araması: Her zaman veri analizinde benzerlik araması, yapılandırılmamış, çok daha iyi veri kümelerine olanak tanır. Vektör veritabanları ile ilgili olarak, iki vektörün yakınlığını ve birbirlerine nasıl benzediklerini tespit etmeliyiz: tablolar, metin, belgeler, resimler, kelimeler ve ses dosyaları. Anlama sürecinde vektörler arasındaki benzerlik, verilen veri kümesindeki veri nesneleri arasındaki benzerlik olarak ortaya çıkar. Bu alıştırma etkileşimi anlamamıza, kalıpları tanımlamamıza, içgörüler elde etmemize ve uygulama perspektiflerinden kararlar almamıza yardımcı olur. Anlamsal ve Benzerlik araması, sektöre fayda sağlayacak aşağıdaki uygulamaları geliştirmemize yardımcı olacaktır.
- Bilgi alma: Açık Yapay Zeka ve Vektör Veritabanlarını kullanarak, iş kullanıcılarının veya son kullanıcıların sorgularını ve vektör veritabanı içindeki indekslenmiş belgeleri kullanarak bilgi erişimi için arama motorları oluşturacağız.
- Sınıflandırma ve Kümeleme:Benzer veri noktalarını veya nesne gruplarını sınıflandırmak veya kümelemek, bunların ortak özelliklere dayalı olarak birden fazla kategoriye atanmasını içerir.
- Anomali tespiti: Veri noktalarının benzerliğini ölçerek ve düzensizlikleri tespit ederek olağan kalıplardaki anormallikleri keşfetme.
Vektör Veritabanlarında Benzerlik Ölçüsü Türleri
Ölçüm yöntemleri verilerin doğasına ve uygulamaya özel bağlıdır. Makine Öğrenimi ile benzerliği ve aşinalığı ölçmek için genellikle üç yöntem kullanılır.
Öklid Uzaklığı
Basit bir ifadeyle, iki vektör arasındaki mesafe, st'yi ölçen iki vektör noktası arasındaki düz çizgi mesafesidir.
Nokta ürün
Bu, iki vektör arasındaki hizalamayı anlamamıza yardımcı olur; bu da onların aynı yönde mi, zıt yönlerde mi yoksa birbirine dik mi olduğunu gösterir.
kosinüs benzerliği
Şekilde gösterildiği gibi iki vektörün benzerliğini aralarındaki açıyı kullanarak değerlendirir. Bu durumda vektörlerin değerleri ve büyüklükleri önemsizdir ve sonuçları etkilemez; Hesaplamada yalnızca açı dikkate alınır.
Geleneksel veritabanları Tam SQL ifadesi eşleşmelerini arayın ve verileri tablo biçiminde alın. Aynı zamanda, Prompt Engineering tekniklerini kullanarak giriş sorgusuna en benzer vektörü düz İngilizce olarak arayan vektör veritabanlarıyla ilgileniyoruz. Veritabanı, benzer verileri bulmak için Yaklaşık En Yakın Komşu (ANN) arama algoritmasını kullanır. Her zaman yüksek performans, doğruluk ve yanıt süresiyle makul ölçüde doğru sonuçlar sağlayın.
Çalışma Mekanizması
- Vektör veritabanları öncelikle verileri gömülü vektörlere dönüştürür, vektör veritabanlarında saklar ve daha hızlı arama için indeksleme oluşturur.
- Uygulamadan gelen bir sorgu, yerleştirme vektörüyle etkileşime girecek, bir indeks kullanarak vektör veritabanındaki en yakın komşuyu veya benzer verileri arayacak ve uygulamaya iletilen sonuçları alacaktır.
- İş gereksinimlerine göre, alınan verilerde ince ayarlar yapılacak, biçimlendirilecek ve son kullanıcı tarafına veya sorguya veya eylem(ler) akışına gösterilecek.
Vektör Veritabanı Oluşturma
Çam kozalağı ile bağlantı kuralım.
Google, GitHub veya Microsoft ID'yi kullanarak Pinecone'a bağlanabilirsiniz.
Kullanımınız için yeni bir kullanıcı girişi oluşturun.
Başarılı bir giriş yaptıktan sonra Dizin sayfasına yönlendirileceksiniz; Vektör Veritabanı amaçlarınız için bir dizin oluşturabilirsiniz. Dizin Oluştur düğmesine tıklayın.
Ad ve Boyutları sağlayarak yeni dizininizi oluşturun.
Dizin listesi sayfası,
Dizin ayrıntıları - Ad, Bölge ve Çevre - Vektör veritabanımızı model oluşturma kodundan bağlamak için tüm bu ayrıntılara ihtiyacımız var.
Proje ayarları ayrıntıları,
Proje amaçları doğrultusunda birden fazla dizin ve anahtar için tercihlerinizi yükseltebilirsiniz.
Şu ana kadar Pinecone'da vektör veritabanı indeksi ve ayarlarının oluşturulmasını tartıştık.
Python Kullanarak Vektör Veritabanı Uygulaması
Şimdi biraz kodlama yapalım.
Kitaplıkları içe aktarma
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.vectorstores import Pinecone
from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.chains.question_answering import load_qa_chain
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
OpenAI ve Vector veritabanı için API anahtarının sağlanması
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "xxxxxxxx"
PINECONE_API_KEY = os.environ.get('PINECONE_API_KEY', 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx')
PINECONE_API_ENV = os.environ.get('PINECONE_API_ENV', 'gcp-starter')
api_keys="xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
llm = OpenAI(OpenAI=api_keys, temperature=0.1)
LLM'yi başlatmak
llm=OpenAI(openai_api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"],temperature=0.6)
Çam Kozalağı Başlatılıyor
import pinecone
pinecone.init(
api_key=PINECONE_API_KEY,
environment=PINECONE_API_ENV
index_name = "demoindex"
Vektör veritabanı oluşturmak için .csv dosyası yükleniyor
from langchain.document_loaders.csv_loader import CSVLoader
loader = CSVLoader(file_path="/content/drive/My Drive/Colab_Notebooks/cereal.csv"
,source_column="name")
data = loader.load()
Metni Parçalara Böl
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=20)
text_chunks = text_splitter.split_documents(data)
text_chunk'taki metni bulma
text_chunks
Çıktı
[Belge(page_content='isim: 100% Brannmfr: Nntip: Cnkalori: 70nprotein: 4nyağ: 1nsodyum: 130nfiber: 10nkarbo: 5nşeker: 6npotas: 280nvitaminler: 25nraf: 3nağırlık: 1ncups: 0.33nrating: 68.402973 öneri: Çocuklara yönelik, meta veriler={ 'kaynak': '%100 Kepek', 'satır': 0}), , …..
Bina gömme
embeddings = OpenAIEmbeddings()
'Verilerden' vektör veritabanı için bir Çam Kozalağı örneği oluşturun
vectordb = Pinecone.from_documents(text_chunks,embeddings,index_name="demoindex")
Vektör veritabanını sorgulamak için bir alıcı oluşturun.
retriever = vectordb.as_retriever(score_threshold = 0.7)
Vektör veritabanından veri alma
rdocs = retriever.get_relevant_documents("Cocoa Puffs")
rdocs
İstemi kullanma ve verileri alma
from langchain.prompts import PromptTemplate
prompt_template = """Given the following context and a question,
generate an answer based on this context only.
,Please state "I don't know." Don't try to make up an answer.
CONTEXT: {context}
QUESTION: {question}"""
PROMPT = PromptTemplate(
template=prompt_template, input_variables=["context", "question"]
)
chain_type_kwargs = {"prompt": PROMPT}
from langchain.chains import RetrievalQA
chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm=llm,
chain_type="stuff",
retriever=retriever,
input_key="query",
return_source_documents=True,
chain_type_kwargs=chain_type_kwargs)
Verileri sorgulayalım.
chain('Can you please provide cereal recommendation for Kids?')
Sorgudan Çıktı
{'query': 'Can you please provide cereal recommendation for Kids?',
'result': [Document(page_content='name: Crispixnmfr: Kntype: Cncalories: 110nprotein: 2nfat: 0nsodium: 220nfiber: 1ncarbo: 21nsugars: 3npotass: 30nvitamins: 25nshelf: 3nweight: 1ncups: 1nrating: 46.895644nrecommendation: Kids', metadata={'row': 21.0, 'source': '/content/drive/My Drive/Colab_Notebooks/cereal.csv'}), ..]
Sonuç
Üretken AI çözümlerinde vektör veritabanlarının nasıl çalıştığını, bileşenlerini, mimarisini ve Vektör Veritabanlarının özelliklerini anlayabileceğinizi umuyoruz. Vektör veritabanının geleneksel veritabanından nasıl farklı olduğunu ve geleneksel veritabanı öğeleriyle karşılaştırmasını anlayın. Aslında benzetme, vektör veritabanını daha iyi anlamanıza yardımcı olur. Çam kozalağı vektör veritabanı ve indeksleme adımları, bir vektör veritabanı oluşturmanıza ve aşağıdaki kod uygulaması için anahtarı getirmenize yardımcı olacaktır.
Önemli Noktalar
- Yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış verilerle sıkıştırılabilir.
- Gömme tekniklerini ve yüksek oranda indekslenmiş özellikleri uyarlar.
- Etkileşimler, bir bilgi istemi kullanılarak düz metin yoluyla (örneğin, İngilizce) gerçekleşir. Ve veriler matematiksel gösterimlerde saklanır.
- Vektör Veritabanlarında benzerlik Öklid Mesafesi, Kosinüs Benzerliği ve Nokta Çarpımı aracılığıyla kalibre edilir.
Sık Sorulan Sorular
A. Bir vektör veritabanı uzayda bir veri koleksiyonunu saklar. Verileri matematiksel gösterimlerde tutar. çünkü veritabanlarında depolanan format, açık yapay zeka modellerinin önceki girdileri ezberlemesini kolaylaştırır ve açık yapay zeka uygulamamızın, dijital olarak dönüştürülmüş endüstrilerdeki çeşitli kullanım durumları için bilişsel arama, öneriler ve hassas metin oluşturmayı kullanmasına olanak tanır.
C. Özelliklerinden bazıları şunlardır: 1. Bu vektör yerleştirmelerin gücünden yararlanarak çok büyük bir veri kümesinde indeksleme ve arama yapılmasına olanak sağlar. 2. Yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış verilerle sıkıştırılabilir. 3. Bir vektör veritabanı, verileri yüzlerce boyut içeren yüksek boyutlu vektörler aracılığıyla düzenler
A. Veritabanı ==> Koleksiyonlar
Tablo==> Vektör Uzayı
Satır==>Sektör
Sütun==>Boyut
Vector veritabanlarında da tıpkı geleneksel veritabanlarında olduğu gibi ekleme ve silme işlemleri mümkündür.
Güncelle ve Katıl kapsam dahilinde değildir.
– Büyük miktarda veri toplanması için Bilgilerin hızlı bir şekilde alınması.
– Büyük boyutlu belgelerden Anlamsal ve Benzerlik Arama İşlemleri.
– Sınıflandırma ve Kümeleme Uygulaması.
– Öneri ve Duyarlılık Analiz Sistemleri.
A5: Aşağıda benzerliği ölçmenin üç yöntemi verilmiştir:
– Öklid Mesafesi
– Kosinüs Benzerliği
- Nokta ürün
Bu makalede gösterilen medya Analytics Vidhya'ya ait değildir ve Yazarın takdirine bağlı olarak kullanılır.
İlgili bağlantılar
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
- PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
- PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/12/vector-databases-in-generative-ai-solutions/
- :vardır
- :dır-dir
- :olumsuzluk
- $UP
- 1
- 10
- 12
- 13
- 46
- 7
- 8
- 9
- a
- Yapabilmek
- Hakkımızda
- erişme
- doğruluk
- doğru
- tam olarak
- karşısında
- uyarlar
- eklemek
- etkiler
- AI
- AI modelleri
- algoritma
- algoritmalar
- hiza
- Türkiye
- Ittifak
- izin vermek
- veriyor
- boyunca
- her zaman
- arasında
- an
- analiz
- analytics
- Analitik Vidhya
- ve
- cevap
- herhangi
- api
- bariz
- Uygulama
- uygulamaya özel
- uygulamaları
- yaklaşık
- mimari
- ARE
- düzenlenmiş
- Dizi
- göre
- mal
- yapay
- yapay zeka
- Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi
- AS
- yönleri
- değerlendirilirler
- dernekler
- At
- ses
- otomatik olarak
- mevcut
- merkezli
- BE
- müşterimiz
- olur
- davranış
- arkasında
- olmak
- altında
- faydaları
- Daha iyi
- arasında
- blogathon
- getirmek
- inşa etmek
- bina
- iş
- düğmesine tıklayın
- by
- hesaplanmış
- hesaplama
- denilen
- CAN
- yetenekleri
- kabiliyet
- ele geçirmek
- dava
- durumlarda
- kategoriler
- zincir
- zincirler
- özellikleri
- berraklık
- sınıflandırma
- sınıflandırmak
- tıklayın
- kümeleme
- kod
- kodlama
- bilişsel
- Toplamak
- çoğunlukla
- kompakt
- karşılaştırmak
- karşılaştırma
- tamamlamak
- karmaşık
- bileşenler
- kapsamlı
- hesaplama
- bilişimsel
- Sosyal medya
- bağlantı
- Düşünmek
- kabul
- içermek
- içerik
- bağlam
- geleneksel
- konuşma
- dönüştürmek
- tekabül
- olabilir
- yaratmak
- Oluşturma
- yaratıcılık
- müşteri
- veri
- veri analizi
- Veri noktaları
- veri işleme
- veritabanı
- veritabanları
- veri kümeleri
- anlaşma
- Karar verme
- kararlar
- talepleri
- türetmek
- tasarım
- İstediğiniz
- ayrıntılar
- Bulma
- gelişmiş
- farklılık
- fark
- farklı
- dijital
- Boyut
- boyutlar
- direkt
- yön
- yol tarifi
- keşfetme
- takdir
- tartışmak
- tartışılan
- görüntülenen
- mesafe
- do
- evraklar
- yok
- don
- DOT
- dinamik
- dinamik
- e
- her
- kolaylaştırmak
- kolay
- etkili bir şekilde
- verim
- verimli
- ya
- elemanları
- katıştırma
- etkinleştirmek
- son
- Mühendislik
- Mühendisler
- Motorlar
- İngilizce
- olmasını sağlar
- çevre
- öz
- gerekli
- Eter (ETH)
- Hatta
- gelişen
- yürütmek
- Egzersiz
- Keşfetmek
- çıkarmak
- kolaylaştırmak
- Aşinalık
- uzak
- Özellikler(Hazırlık aşamasında)
- Özellikler
- Fed
- şekil
- fileto
- dosyalar
- bulmak
- Ad
- düz
- takip etme
- İçin
- Forefront
- Airdrop Formu
- biçim
- Ücretsiz
- itibaren
- gelecek
- boşluk
- oluşturmak
- nesil
- üretken
- üretken yapay zeka
- tarz
- GitHub
- Vermek
- verilmiş
- grup
- Grubun
- sap
- olmak
- Var
- yardım et
- yardımcı olur
- okuyun
- Yüksek
- üst düzey
- büyük ölçüde
- tarihsel
- Ne kadar
- Ancak
- HTTPS
- Kocaman
- Yüzlerce
- i
- ID
- belirlemek
- if
- görüntüleri
- darbe
- uygulama
- ithalat
- iyileştirmek
- in
- giderek
- indeks
- endeksli
- indeksler
- belirten
- Endeksler
- Endüstri
- sanayi
- Etkili
- bilgi
- doğal
- yenilikçi
- giriş
- girişler
- Uçlar
- içeride
- anlayışlar
- örnek
- yerine
- İstihbarat
- etkileşim
- etkileşim
- etkileşimleri
- içine
- karmaşıklıklar
- içerir
- IT
- ONUN
- Mesleki Öğretiler
- kaydol
- Bize katılın
- seyahat
- sadece
- anahtar
- anahtarlar
- anahtar kelimeler
- çocuklar
- Bilmek
- etiket
- arazi
- manzara
- büyük
- önemli
- İlanlar
- öğrenme
- Kaldıraç
- leverages
- sevmek
- Liste
- yükleyici
- mantık
- giriş
- makine
- makine öğrenme
- büyük
- yapmak
- YAPAR
- Yapımı
- yönetme
- tavır
- el ile
- Üretici firma
- harita
- masif
- maçlar
- matematiksel
- anlamlı
- ölçmek
- önlemler
- ölçme
- mekanizma
- medya
- gitmek
- metodoloji
- yöntemleri
- Microsoft
- en az
- model
- modelleri
- Daha
- Dahası
- çoğu
- çok
- çoklu
- şart
- isim
- Tabiat
- gerek
- yeni
- şimdi
- sayısız
- nesne
- nesneler
- of
- teklif
- on
- ONE
- olanlar
- Online
- bir tek
- açık
- OpenAI
- Operasyon
- karşısında
- or
- organizasyon
- Düzenlenmiş
- davranışlarıyla
- orijinal
- OS
- Diğer
- bizim
- Sahip olunan
- Kanal
- çift
- Bölüm
- geçti
- Geçen
- desen
- MÜKEMMEL OLAN YERİ BULUN
- yapmak
- performans
- yapılan
- gerçekleştirir
- perspektif
- perspektifler
- resim
- asıl
- Sade
- Platon
- Plato Veri Zekası
- PlatoVeri
- çalış
- Lütfen
- Nokta
- noktaları
- mümkün
- potansiyel
- güç kelimesini seçerim
- güçlü
- Pratik
- Pratik uygulamalar
- gerek
- tam
- tercihleri
- önceki
- Sorun
- süreç
- PLATFORM
- Ürünler
- proje
- önemli
- istemleri
- uygun şekilde
- özellikleri
- özellik
- sağlamak
- sağlama
- hüküm
- yayınlanan
- ponponları
- amaç
- amaçlı
- miktar
- sorgular
- soru
- Hızlı
- hızlı
- hızla
- hızla
- Tavsiye
- tavsiyeler
- ilişkin
- bölge
- ilişkiler
- İlişkiler
- uygun
- temsil
- temsil
- temsil
- gereklidir
- Yer Alan Kurallar
- yanıt
- yanıtları
- sonuç
- Sonuçlar
- Açığa
- Rol
- SIRA
- s
- aynı
- Bilim
- kapsam
- Ara
- Arama motorları
- aramalar
- arama
- duygu
- SEO
- ayarlar
- Shape
- şekillendirme
- Paylaşılan
- Raf
- kısa
- gösterilen
- Gösteriler
- yan
- benzer
- benzerlikler
- Basit
- beri
- tek
- beden
- So
- çözüm
- Çözümler
- biraz
- Kaynak
- uzay
- özel
- hız
- bölmek
- lekelenme
- SQL
- Eyalet
- Açıklama
- ifadeleri
- Basamaklar
- Yine
- hafızası
- mağaza
- saklı
- mağaza
- yapı
- yapılandırılmış
- Ders çalışma
- Daha sonra
- başarılı
- sinerji
- sistem
- Sistemler
- T
- tablo
- TAG
- görevleri
- teknikleri
- teknolojik
- şartlar
- metin
- metin oluşturma
- göre
- o
- The
- Gelecek
- ve bazı Asya
- Onları
- Bunlar
- onlar
- Re-Tweet
- üç
- İçinden
- zaman
- zamanlar
- için
- geleneksel
- Tren
- Dönüştürmek
- Dönüşüm
- dönüştürücü
- transforme
- denemek
- iki
- türleri
- eninde sonunda
- anlamak
- anlayış
- şüphesiz
- kilidini açmak
- açma
- Güncelleme
- yükseltmek
- us
- kullanım
- kullanım
- Kullanılmış
- kullanıcı
- kullanım
- kullanma
- olağan
- Değerler
- çeşitlilik
- çeşitli
- çok
- hayati
- vs
- oldu
- we
- webp
- iyi tanımlanmış
- vardı
- Ne
- Nedir
- olup olmadığını
- hangi
- süre
- irade
- ile
- içinde
- sözler
- İş
- çalışma
- olur
- sen
- zefirnet